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Enregistrement W2587016668 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjx002.260

P134 Point of care ultrasound accurately distinguishes inflammatory from non inflammatory disease in patients presenting with abdominal pain and diarrhea

2017· article· en· W2587016668 sur OpenAlexaff
Heba Al-Farhan, Ahmed Al‐Darmaki, Hang Hock Shim, Cynthia H. Seow, Gilaad G. Kaplan, Remo Panaccione, Stephanie R. Wilson, Jennifer Halasz, Kerri L. Novak

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiverticular Disease and Complications
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAbdominal painDiverticulosisInternal medicineDiarrheaGold standard (test)GastroenterologyInflammatory bowel diseaseIrritable bowel syndromeColonoscopyMicroscopic colitisDiseaseDiverticulitisProspective cohort studyColitisColorectal cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: There is a considerable overlap between symptoms of irritable bowel syndrome (IBS) and inflammatory bowel disease (IBD). It is important to have access to non-invasive, safe, low cost diagnostic tools to differentiate IBD from functional abdominal symptoms such as IBS, and avoid unnecessary invasive investigations including endoscopy. Point of care ultrasound (POCUS) of the bowel is not widely accessible in North America, but is routinely used in Europe. The aim of this study was to evaluate the accuracy of POCUS in the detection of luminal inflammation compared to gold standard ileocolonscopy in patients presenting with undifferentiated lower gastrointestinal symptoms. Methods: A prospective, single- center study of consecutive patients presenting to the GI clinic with symptoms high risk for IBD were evaluated to differentiate IBD from IBS. POCUS was performed, clinical data recorded and C-reactive protein measured prior to ileocolonoscopy, which served as the gold standard. Sensitivity, specificity, positive predictive value and negative predictive value were calculated for POCUS. Results: Eighty-six patients with undifferentiated symptoms of diarrhea (76.7%), abdominal pain (62.8%) and weight loss (18.6%) were evaluated. Nocturnal symptoms (15.1%) and incontinence (11.6%) were infrequent (Table 1). Ileocolonoscopy was negative in 72 patients confirming IBS, 2 patients had diverticulosis, while 12 revealed findings of active endoscopic disease consistent with IBD, confirmed on pathology, 11 with CD and 1 with UC, as well as microscopic colitis (N=8), diverticulosis (N=1), ischemic colitis (N=2) and one solitary rectal ulcer. The overall sensitivity, specificity, PPV and NPV of POCUS were 83.0%, 100%, 100%, and 97.37%, respectively. In cases where POCUS was positive, POCUS predicted the severity of inflammation as seen on ileocolonscopy accurately with correlate findings of 90% (9/10 cases accurately predicted severity). The accuracy of POCUS for predicting IBD was much better than CRP, as the sensitivity of CRP was only 37.5%, specificity 76.2%. Wait time for endoscopy for patients with a positive POCUS was shorter with a median of 3.5 weeks, compared to 4 weeks for those with a negative POCUS. Table 1. Demographics Table 2. Sensitivity, specificity, accuracy, PPV and NPV of POCUS relative to ileocolonoscopy Conclusions: Bedside POCUS is a useful triage tool, better than CRP in disease prediction, helpful to accurately detect the presence and severity of inflammation in the bowel and thus differentiate IBD from IBS. The detection of ileal disease was more accurate compared to colonic disease and future studies should be completed with addition of fecal calprotectin to optimize detection rates and overall accuracy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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